要比较包含浮点数的两个Spark数据帧进行单元测试，可以使用以下解决方法：

1. 创建测试数据：首先，创建两个包含浮点数的Spark数据帧作为测试数据。可以使用DataFrame的createDataFrame方法手动创建数据帧，或者使用SparkSession的read方法从文件或数据库加载数据。

   from pyspark.sql import SparkSession
   
   spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
   
   # 创建测试数据帧
   data1 = [(1, 1.0), (2, 2.5), (3, 3.7)]
   data2 = [(1, 1.0), (2, 2.4), (3, 3.7)]
   
   df1 = spark.createDataFrame(data1, ["id", "value"])
   df2 = spark.createDataFrame(data2, ["id", "value"])
   

2. 定义单元测试：使用unittest或其他测试框架定义单元测试函数。在测试函数中，使用assertAlmostEqual方法来比较两个浮点数的近似相等性。可以使用DataFrame的collect方法将数据帧转换为Python列表，然后逐个比较每个元素。

   import unittest
   
   class DataFrameTest(unittest.TestCase):
       def test_float_dataframe_comparison(self):
           # 获取DataFrame的结果列表
           result1 = df1.collect()
           result2 = df2.collect()
   
           # 比较每个元素
           for row1, row2 in zip(result1, result2):
               self.assertAlmostEqual(row1.value, row2.value, places=2)
   
   if __name__ == '__main__':
       unittest.main()
   

3. 运行单元测试：使用测试框架的运行器或命令行工具来运行单元测试。测试运行器将执行测试函数，并检查assert语句的结果是否为True。

   $ python test_dataframe.py
   .
   ----------------------------------------------------------------------
   Ran 1 test in 0.001s
   
   OK
   

   如果浮点数不相等，将会引发AssertionError，并显示详细的比较结果。

   AssertionError: 2.5 != 2.4 within 2 places
   

这样，你就可以使用单元测试来比较包含浮点数的两个Spark数据帧了。